Що таке байєсовська теорія в інтелектуальному аналізі даних?

2024 admin 0 Comments

Байєсовська класифікація

Байєсовська класифікація

Наївний Байєс є простий і потужний алгоритм для прогнозного моделювання. Модель містить два типи ймовірностей, які можна обчислити безпосередньо з навчальних даних: (i) ймовірність кожного класу та (ii) умовна ймовірність для кожного класу з урахуванням кожного значення x.

https://www.sciencedirect.com › математика › naive-bayes

це ймовірнісний підхід в інформатиці, який використовує ймовірність для представлення невизначеності щодо зв’язку, отриманого з даних, оновлюючи попередні думки з задні розподіли

задні розподіли

Задня ймовірність є умовна ймовірність, зумовлена ​​випадково спостережуваними даними. Отже, це випадкова величина. Для випадкової змінної важливо узагальнити її ступінь невизначеності. Одним із способів досягнення цієї мети є надання достовірного інтервалу апостеріорної ймовірності.

https://en.wikipedia.org › wiki › Постеріорна_імовірність

приймати оптимальні рішення на основі спостережених даних.

Теорема Байєса в аналізі даних P(A∣B) — апостеріорна ймовірність події A, якщо B є істинним. P(B∣A) – це ймовірність події B за умови, що A є істинним. P(A) — це попередня ймовірність події A. P(B) — це ймовірність події B.

Байєсовська теорія прийняття рішень пропонує (а) підходи до ефективного використання інформації, наданої х, у виборі дії і (b) підходи до вимірювання цінності експерименту та прийняття рішення про його проведення чи ні, коли це коштує.

Мережа переконань Байєса є структура, яка використовує графічне представлення, щоб показати потік інформації в системі. Він має вузли або вершини для представлення змінних, які можуть включати спостережувані величини, приховані (неспостережувані) величини, експертну думку, результати моделі або невідомі параметри.

Теорія Байєса генерує байєсівську ймовірність P(Ci|X) для того, щоб піксель (спостерігач) належав до класу Ci за своїми ознаками (змінними) X використовуючи таке рівняння: [2.8] P ( C i | X ) = P ( X | C i ) P ( C i ) P ( X )

Теорема Байєса, названа на честь британського математика 18-го століття Томаса Байєса, є математична формула для визначення умовної ймовірності. Умовна ймовірність — це ймовірність настання результату на основі попереднього результату за подібних обставин.